本研究では，3D CNNを金属の火花試験の自動判別に適用した場合に課題となっていた計算コスト，メモリコスト，管理コストの軽減と，分類性能の向上を目的に，動画から指定したフレーム幅毎に抽出した活性化度の高いフレームのみを学習データに用いることで従来の一般的な転移学習ベースの2D CNNにもかかわらず高性能な分類性能を発揮させることができる設計法を提案し，実験によりその有効性を確認した．